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这张生成的图像能检测吗
优质GAN模型训练自己的数据集pytorchcnn人工智能生成对抗网络神经网络深度学习
简介简介:针对传统的超分辨率重建技术所重建的图像过于光滑且缺乏细节的问题,作者提出了一种改进的生成对抗图像超分辨率网络。该改进方法基于深度神经网络,其生成模型包含多层卷积模块和多层反卷积模块,其中在感知损失基础上增加了跳层连接和损失函数。该判别模型由多层神经网络组成,其损失函数基于生成式对抗网络生成的判别模型损失函数。论文题目:ImageSuper-resolutionReconstruction
- 智能优化算法-蜣螂优化器 Dung beetle optimizer(附Matlab代码)
优化算法侠Swarm-Opti
智能优化算法算法matlab启发式算法数学建模
引言蜣螂优化器Dungbeetleoptimizer(DBO)模拟了蜣螂的滚球、跳舞、觅食、偷窃和繁殖行为。中国学者于2022年发表在SCI期刊《JOURNALOFSUPERCOMPUTING》上。参考文献Xue,J.,Shen,B.Dungbeetleoptimizer:anewmeta-heuristicalgorithmforglobaloptimization.JSupercomput79
- HarmonyOS Next 架构深度解析
小_铁
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HarmonyOSNext架构深度解析一、分布式架构核心设计1.跨设备虚拟化(VirtualSuperDevice)核心概念:将多设备硬件能力抽象为统一资源池,通过分布式软总线(D-Bus)实现低时延(classSensorService:publicBinder{public:int32_tOnRemoteRequest(uint32_tcode,MessageParcel&data
- SFT和RLHF是什么意思?
玩人工智能的辣条哥
人工智能人工智能深度学习机器学习
环境:SFTRLHF问题描述:SFT和RLHF是什么意思解决方案:SFT(SupervisedFine-Tuning,监督微调)和RLHF(ReinforcementLearningfromHumanFeedback,基于人类反馈的强化学习)是两种用于改进大型语言模型(LLMs)性能的技术。它们通常应用于自然语言处理(NLP)领域,特别是对于那些需要对特定任务进行优化的语言模型。SFT(监督微调)
- python基础之--面相对象--OOP基本特性
暴龙胡乱写博客
python开发语言人工智能
python基础之–面相对象–OOP基本特性文章目录python基础之--面相对象--OOP基本特性一,OOP基本特性1.1封装1.2继承/派生1.2.1基础概念1.2.3继承实现1.3多态1.4对象对成员的操作(补充)1.5私有属性1.6重写魔术方法二,super函数2.1基本使用2.2super().\__init__()一,OOP基本特性OOP的四大基本特性是封装、继承、多态和抽象。1.1封
- SQL Server 2022常见问题
软件研究员
数据库sqlserver
根据本人多年使用数据库的经验,总结SQLServer2022数据库常见问题包含安装、链接、性能等问题,下面简单说下。一、安装失败问题主要是以下问题:1、硬件配置问题sqlServer2022运行的最低硬件配置要求:根据官网公布要求最低1G内存,最低6G可用磁盘空间,处理器速度1.4GHz,x64处理器;显示器Super-VGA(800x600)。注意:在这里我说的是最低配置。2、软件插件问题缺少.
- Centos 7 安装 supervisor
qq_50977952
Linuxcentoslinux服务器
方式1:yuminstall-yepel-releaseyuminstall-ysupervisor启动systemctlstartsupervisord其他命令supervisorctlreload#重启修改了supervisord.conf,需要执行来重新加载配置文件supervisorctlstatus#查看所有进程的状态supervisorctlstopdemo#停止supervisorc
- CentOS7 安装Supervisor
IChen.
Linux服务器运维
安装epel-releaseyum-yinstallepel-release安装supervisoryum-yinstallsupervisor开机自启systemctlenablesupervisord启动supervisord服务systemctlstartsupervisord重启supervisord服务systemctlrestartsupervisordSupervisor常用命令#重
- CentOS 7 下 Supervisor 安装与配置
OUDKE
centoslinux运维服务器
Supervisor是一个用于管理和监控进程的工具,它可以在CentOS7服务器上轻松地启动、停止和重启进程。在本文中,我将向您展示如何安装和配置Supervisor。步骤1:安装Supervisor首先,我们需要使用yum包管理器安装Supervisor。打开终端并执行以下命令:sudoyuminstallepel-releasesudoyuminstallsupervisor这将安装Super
- 在CentOS上安装Supervisor进行进程监控
张3蜂
软件安装部署centoslinux运维
安装EPEL存储库:sudoyuminstallepel-release安装Supervisor:sudoyuminstallsupervisor启动并启用Supervisor服务:sudosystemctlstatussupervisordsudosystemctlstartsupervisordsudosystemctlenablesupervisord配置Supervisor:Supervi
- Description of a Poisson Imagery Super Resolution Algorithm 论文阅读
青铜锁00
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DescriptionofaPoissonImagerySuperResolutionAlgorithm1.研究目标与意义1.1研究目标1.2实际意义2.创新方法与模型2.1核心思路2.2关键公式与推导2.2.1贝叶斯框架与概率模型2.2.2MAP估计的优化目标2.2.3超分辨率参数α2.3对比传统方法的优势3.实验验证与结果3.1实验设计3.2关键结果4.未来研究方向(实波束雷达领域)4.1挑战
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机器学习的方法主要可以分为四大类,根据学习方式和数据标注情况进行分类:1.监督学习(SupervisedLearning)特点:有标注数据(即训练数据有明确的输入(X)和输出(Y))。学习目标是找到一个映射(f(X)\approxY)。适用于分类和回归问题。主要算法:分类(Classification):逻辑回归(LogisticRegression)支持向量机(SVM)朴素贝叶斯(NaïveBa
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在开发App时,一般都会遇到个人中心的页面,这个时候页面中要展示出来用户当前登录手机号码,但是数据库存的是正常的手机号,需要前端自己来将部分用星号('*')代替。第一步:定义一个变量存储手机号classPersonPageextendsStatefulWidget{constPersonPage({Key?key}):super(key:key);@overrideStatecreateState
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数据集分类:tokenizer训练集:这个数据集用于训练分词器(tokenizer),是文本处理中的一个重要步骤。它可以帮助模型更好地理解文本数据的结构。Pretrain数据:这是用于预训练模型的数据集,它可以帮助模型学习语言的基本结构和特征。SFT数据:SFT(SupervisedFine-Tuning)数据集,用于监督式微调,可以提高模型在特定任务上的性能。DPO数据1和DPO数据2:这两个数
- 【大模型系列】SFT(Supervised Fine-Tuning,监督微调)
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欢迎来到我的博客,很高兴能够在这里和您见面!希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围,不仅可以获得有趣的内容和知识,也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。推荐:kwan的首页,持续学习,不断总结,共同进步,活到老学到老导航檀越剑指大厂系列:全面总结java核心技术,jvm,并发编程redis,kafka,Spring,微服务等常用开发工具系列:常用的开发工具,IDEA,Mac,Alfred,Git,
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语义分割M整体结构:M概述就是编码解码过程简单但是很实用,应用广起初是做医学方向,现在也是U-net主要网络结构:还引入了特征拼接操作M以前我们都是加法,现在全都要这么简单的结构就能把分割任务做好U-net++整体网络结构:特征融合,拼接更全面其实跟densenet思想一致把能拼能凑的特征全用上就是升级版了U-net++DeepSupervision:也是很常见的事,多输出损失由多个位置计算,再更
- CVPR 2024 | 低分辨率引领方向:通过自监督学习提升超分辨率的泛化能力
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计算机顶会顶刊论文解读计算机视觉深度学习CVPR计算机顶会论文解读
论文信息题目:Low-ResLeadstheWay:ImprovingGeneralizationforSuper-ResolutionbySelf-SupervisedLearning低分辨率引领方向:通过自监督学习提升超分辨率的泛化能力作者:HaoyuChen,WenboLi,JinjinGu,JingjingRen,HaozeSun,XueyiZou,ZhensongZhang,Youlia
- 3月20日复盘
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正式复盘python前端机器学习
挑战全栈第八天!今天更新Python中的迭代器和生成器,以及函数式编程的内容。8.3super().init()super().__init__()是Python中用于调用父类(基类)构造函数的一种方式。它通常用于子类的构造函数中,以确保父类的构造函数被正确调用和初始化。这在继承(inheritance)中尤为重要,因为父类的初始化代码可能包含设置实例变量或执行其他重要的初始化任务。classPa
- 主流区块链平台对 EVM 的依赖情况分类说明
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文章目录概要1.EVM兼容链BinanceSmartChain(BSC)Polygon(PoS链)AvalancheC-ChainFantomOptimism/Arbitrum2.非EVM链3.混合型链AvalanchePolygonSupernetsBNBChain概要1.EVM兼容链这些链直接支持以太坊虚拟机,开发者可用Solidity编写合约,并复用以太坊工具链:BinanceSmartCh
- python进阶,类的继承,封装,多态,super
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#单继承#子类只继承一个父类classPerson:defsay(self,value):print('say:',value)defwalk(self,value):print('walk:',value,'km')#Student类继承PersonclassStudent(Person):defstudy(self,value):print('study:',value)#Teacher类继承
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标题:Layer-SpecificScalingofPositionalEncodingsforSuperiorLong-ContextModeling来源:arXiv,2503.04355摘要尽管大型语言模型(LLM)在处理长上下文输入方面取得了重大进展,但它们仍然存在“中间丢失”问题,即上下文中间的关键信息往往不足或丢失。我们广泛的实验表明,这个问题可能源于旋转位置嵌入(RoPE)的快速长期衰
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1.Customwrapper[doc]1.1reset()方法重写说明重写函数模板:defreset(self,**kwargs):obs=super().reset(**kwargs)...returnobs1.1.1签名解释Deepseek-r1-Cursor:reset()方法的定义如下:defreset(self,*,seed=None,options=None):...注意参数前的星号
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Java学习--关键字前言关键字finalstaticsuperthis实现前言本文主要参考:here;若需要可直接前往学习。关键字final、Static、super、this…final区分final、finally、finalize:理解final的含义:final意为最终的含义,用来修饰类、方法和变量。修饰类:publicfinalclassClassName{}被final修饰的类不能被
- java------方法的覆盖[重写],super和final关键字
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方法覆盖(也称为方法的重写,Override)定义:它是多态性的重要体现之一,是动态多态性的表现形式,他是指子类中可以定义名称,参数列表,返回值类型均与父类中某个方法完全相同的方法,我们就说子类中定义的这个方法覆盖了父类中的同名方法。举例://anmial为父类packageanmial;publicclassAnimal{publicvoidshow
- Java学习------static、final、this、super关键字
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1.static关键字static修饰的变量叫做静态变量。当所有对象的某个属性的值是相同的,建议将该属性定义为静态变量,来节省内存的开销。静态变量在类加载时初始化,存储在堆中。static修饰的方法叫做静态方法。所有静态变量和静态方法,统一使用“类名.”调用。静态方法中不能使用this关键字。因此无法直接访问实例变量和调用实例方法。静态代码块在类加载时执行,一个类中可以编写多个静态代码块,遵循自上
- AI学习第二天--监督学习 半监督学习 无监督学习
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机器学习支持向量机人工智能
目录1.监督学习(SupervisedLearning)比喻:技术细节:形象例子:2.无监督学习(UnsupervisedLearning)比喻:技术细节:形象例子:3.半监督学习(Semi-SupervisedLearning)比喻:技术细节:形象例子:4.三者的对比与选择表格总结:5.实际案例对比案例:电商平台用户分群6.关键逻辑总结1.监督学习(SupervisedLearning)比喻:老
- 基于生成对抗网络(GAN)的图像超分辨率实战:从SRGAN到ESRGAN
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#深度学习强化学习生成模型生成对抗网络人工智能神经网络
图像超分辨率(ImageSuper-Resolution)是一种通过算法将低分辨率图像转换为高分辨率图像的技术,广泛应用于医学影像、卫星图像和视频增强等领域。生成对抗网络(GAN)是图像超分辨率的经典方法,而增强型超分辨率生成对抗网络(ESRGAN)则通过引入残差网络和感知损失进一步提升了图像质量。本文将通过一个完整的实战案例,展示如何使用SRGAN和ESRGAN进行图像超分辨率,并提供详细的代码
- React-state响应式内部数据(类组件&Hook两种方式整理)
一蓑烟雨,一任平生
Reactjavascript前端react.js
类组件在类组件中要定义内部数据,由两种方案构造器里面定义state属性,在这个对象中定义你需要的数据constructor(){super()this.state={count:1}}在类的下面直接定义一个属性state(推荐)state={count:10}页面要使用state数据{this.state.count}建议大家在React中使用内部state数据的时候,使用解构的方式将内容解构出来
- 使用 Supervisor 管理 Gunicorn 实现高可用 Python Web 应用
莫忘初心丶
gunicornpython
前言在生产环境中,部署PythonWeb应用时,我们通常使用Gunicorn(GreenUnicorn)作为WSGI服务器。为了确保应用能够稳定运行,能够在崩溃后自动重启,Supervisor是一个常用的进程管理工具,它可以很好地与Gunicorn配合使用,实现进程监控、自动重启等功能。本文将详细介绍如何使用Supervisor来管理Gunicorn,确保PythonWeb应用在生产环境中的高可用
- 【sklearn 02】监督学习、非监督下学习、强化学习
@金色海岸
sklearn学习人工智能
监督学习、非监督学习、强化学习**机器学习通常分为无监督学习、监督学习和强化学习三类。-第一类:无监督学习(unsupervisedlearning),指的是从信息出发自动寻找规律,分析数据的结构,常见的无监督学习任务有聚类、降维、密度估计、关联分析等。-第二类:监督学习(supervisedlearning),监督学习指的是使用带标签的数据去训练模型,并预测未知数据的标签。监督学习有两种,当预测
- Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件:HtmlExtractor
yangshangchuan
信息抽取HtmlExtractor精准抽取信息采集
HtmlExtractor是一个Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件,本身并不包含爬虫功能,但可被爬虫或其他程序调用以便更精准地对网页结构化信息进行抽取。
HtmlExtractor是为大规模分布式环境设计的,采用主从架构,主节点负责维护抽取规则,从节点向主节点请求抽取规则,当抽取规则发生变化,主节点主动通知从节点,从而能实现抽取规则变化之后的实时动态生效。
如
- java编程思想 -- 多态
百合不是茶
java多态详解
一: 向上转型和向下转型
面向对象中的转型只会发生在有继承关系的子类和父类中(接口的实现也包括在这里)。父类:人 子类:男人向上转型: Person p = new Man() ; //向上转型不需要强制类型转化向下转型: Man man =
- [自动数据处理]稳扎稳打,逐步形成自有ADP系统体系
comsci
dp
对于国内的IT行业来讲,虽然我们已经有了"两弹一星",在局部领域形成了自己独有的技术特征,并初步摆脱了国外的控制...但是前面的路还很长....
首先是我们的自动数据处理系统还无法处理很多高级工程...中等规模的拓扑分析系统也没有完成,更加复杂的
- storm 自定义 日志文件
商人shang
stormclusterlogback
Storm中的日志级级别默认为INFO,并且,日志文件是根据worker号来进行区分的,这样,同一个log文件中的信息不一定是一个业务的,这样就会有以下两个需求出现:
1. 想要进行一些调试信息的输出
2. 调试信息或者业务日志信息想要输出到一些固定的文件中
不要怕,不要烦恼,其实Storm已经提供了这样的支持,可以通过自定义logback 下的 cluster.xml 来输
- Extjs3 SpringMVC使用 @RequestBody 标签问题记录
21jhf
springMVC使用 @RequestBody(required = false) UserVO userInfo
传递json对象数据,往往会出现http 415,400,500等错误,总结一下需要使用ajax提交json数据才行,ajax提交使用proxy,参数为jsonData,不能为params;另外,需要设置Content-type属性为json,代码如下:
(由于使用了父类aaa
- 一些排错方法
文强chu
方法
1、java.lang.IllegalStateException: Class invariant violation
at org.apache.log4j.LogManager.getLoggerRepository(LogManager.java:199)at org.apache.log4j.LogManager.getLogger(LogManager.java:228)
at o
- Swing中文件恢复我觉得很难
小桔子
swing
我那个草了!老大怎么回事,怎么做项目评估的?只会说相信你可以做的,试一下,有的是时间!
用java开发一个图文处理工具,类似word,任意位置插入、拖动、删除图片以及文本等。文本框、流程图等,数据保存数据库,其余可保存pdf格式。ok,姐姐千辛万苦,
- php 文件操作
aichenglong
PHP读取文件写入文件
1 写入文件
@$fp=fopen("$DOCUMENT_ROOT/order.txt", "ab");
if(!$fp){
echo "open file error" ;
exit;
}
$outputstring="date:"." \t tire:".$tire."
- MySQL的btree索引和hash索引的区别
AILIKES
数据结构mysql算法
Hash 索引结构的特殊性,其 检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。
可能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢
- JAVA的抽象--- 接口 --实现
百合不是茶
抽象 接口 实现接口
//抽象 类 ,方法
//定义一个公共抽象的类 ,并在类中定义一个抽象的方法体
抽象的定义使用abstract
abstract class A 定义一个抽象类 例如:
//定义一个基类
public abstract class A{
//抽象类不能用来实例化,只能用来继承
//
- JS变量作用域实例
bijian1013
作用域
<script>
var scope='hello';
function a(){
console.log(scope); //undefined
var scope='world';
console.log(scope); //world
console.log(b);
- TDD实践(二)
bijian1013
javaTDD
实践题目:分解质因数
Step1:
单元测试:
package com.bijian.study.factor.test;
import java.util.Arrays;
import junit.framework.Assert;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import com.bijian.
- [MongoDB学习笔记一]MongoDB主从复制
bit1129
mongodb
MongoDB称为分布式数据库,主要原因是1.基于副本集的数据备份, 2.基于切片的数据扩容。副本集解决数据的读写性能问题,切片解决了MongoDB的数据扩容问题。
事实上,MongoDB提供了主从复制和副本复制两种备份方式,在MongoDB的主从复制和副本复制集群环境中,只有一台作为主服务器,另外一台或者多台服务器作为从服务器。 本文介绍MongoDB的主从复制模式,需要指明
- 【HBase五】Java API操作HBase
bit1129
hbase
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;
import org.apache.ha
- python调用zabbix api接口实时展示数据
ronin47
zabbix api接口来进行展示。经过思考之后,计划获取如下内容: 1、 获得认证密钥 2、 获取zabbix所有的主机组 3、 获取单个组下的所有主机 4、 获取某个主机下的所有监控项
- jsp取得绝对路径
byalias
绝对路径
在JavaWeb开发中,常使用绝对路径的方式来引入JavaScript和CSS文件,这样可以避免因为目录变动导致引入文件找不到的情况,常用的做法如下:
一、使用${pageContext.request.contextPath}
代码” ${pageContext.request.contextPath}”的作用是取出部署的应用程序名,这样不管如何部署,所用路径都是正确的。
- Java定时任务调度:用ExecutorService取代Timer
bylijinnan
java
《Java并发编程实战》一书提到的用ExecutorService取代Java Timer有几个理由,我认为其中最重要的理由是:
如果TimerTask抛出未检查的异常,Timer将会产生无法预料的行为。Timer线程并不捕获异常,所以 TimerTask抛出的未检查的异常会终止timer线程。这种情况下,Timer也不会再重新恢复线程的执行了;它错误的认为整个Timer都被取消了。此时,已经被
- SQL 优化原则
chicony
sql
一、问题的提出
在应用系统开发初期,由于开发数据库数据比较少,对于查询SQL语句,复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣,但是如果将应用系统提交实际应用后,随着数据库中数据的增加,系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据,劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍,可见对于一个系统
- java 线程弹球小游戏
CrazyMizzz
java游戏
最近java学到线程,于是做了一个线程弹球的小游戏,不过还没完善
这里是提纲
1.线程弹球游戏实现
1.实现界面需要使用哪些API类
JFrame
JPanel
JButton
FlowLayout
Graphics2D
Thread
Color
ActionListener
ActionEvent
MouseListener
Mouse
- hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
daizj
hadoopjps
hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
jps时出现如下信息:
3019 -- process information unavailable3053 -- process information unavailable2985 -- process information unavailable2917 --
- PHP图片水印缩放类实现
dcj3sjt126com
PHP
<?php
class Image{
private $path;
function __construct($path='./'){
$this->path=rtrim($path,'/').'/';
}
//水印函数,参数:背景图,水印图,位置,前缀,TMD透明度
public function water($b,$l,$pos
- IOS控件学习:UILabel常用属性与用法
dcj3sjt126com
iosUILabel
参考网站:
http://shijue.me/show_text/521c396a8ddf876566000007
http://www.tuicool.com/articles/zquENb
http://blog.csdn.net/a451493485/article/details/9454695
http://wiki.eoe.cn/page/iOS_pptl_artile_281
- 完全手动建立maven骨架
eksliang
javaeclipseWeb
建一个 JAVA 项目 :
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=App
[-Dversion=0.0.1-SNAPSHOT]
[-Dpackaging=jar]
建一个 web 项目 :
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=web-a
- 配置清单
gengzg
配置
1、修改grub启动的内核版本
vi /boot/grub/grub.conf
将default 0改为1
拷贝mt7601Usta.ko到/lib文件夹
拷贝RT2870STA.dat到 /etc/Wireless/RT2870STA/文件夹
拷贝wifiscan到bin文件夹,chmod 775 /bin/wifiscan
拷贝wifiget.sh到bin文件夹,chm
- Windows端口被占用处理方法
huqiji
windows
以下文章主要以80端口号为例,如果想知道其他的端口号也可以使用该方法..........................1、在windows下如何查看80端口占用情况?是被哪个进程占用?如何终止等. 这里主要是用到windows下的DOS工具,点击"开始"--"运行",输入&
- 开源ckplayer 网页播放器, 跨平台(html5, mobile),flv, f4v, mp4, rtmp协议. webm, ogg, m3u8 !
天梯梦
mobile
CKplayer,其全称为超酷flv播放器,它是一款用于网页上播放视频的软件,支持的格式有:http协议上的flv,f4v,mp4格式,同时支持rtmp视频流格 式播放,此播放器的特点在于用户可以自己定义播放器的风格,诸如播放/暂停按钮,静音按钮,全屏按钮都是以外部图片接口形式调用,用户根据自己的需要制作 出播放器风格所需要使用的各个按钮图片然后替换掉原始风格里相应的图片就可以制作出自己的风格了,
- 简单工厂设计模式
hm4123660
java工厂设计模式简单工厂模式
简单工厂模式(Simple Factory Pattern)属于类的创新型模式,又叫静态工厂方法模式。是通过专门定义一个类来负责创建其他类的实例,被创建的实例通常都具有共同的父类。简单工厂模式是由一个工厂对象决定创建出哪一种产品类的实例。简单工厂模式是工厂模式家族中最简单实用的模式,可以理解为是不同工厂模式的一个特殊实现。
- maven笔记
zhb8015
maven
跳过测试阶段:
mvn package -DskipTests
临时性跳过测试代码的编译:
mvn package -Dmaven.test.skip=true
maven.test.skip同时控制maven-compiler-plugin和maven-surefire-plugin两个插件的行为,即跳过编译,又跳过测试。
指定测试类
mvn test
- 非mapreduce生成Hfile,然后导入hbase当中
Stark_Summer
maphbasereduceHfilepath实例
最近一个群友的boss让研究hbase,让hbase的入库速度达到5w+/s,这可愁死了,4台个人电脑组成的集群,多线程入库调了好久,速度也才1w左右,都没有达到理想的那种速度,然后就想到了这种方式,但是网上多是用mapreduce来实现入库,而现在的需求是实时入库,不生成文件了,所以就只能自己用代码实现了,但是网上查了很多资料都没有查到,最后在一个网友的指引下,看了源码,最后找到了生成Hfile
- jsp web tomcat 编码问题
王新春
tomcatjsppageEncode
今天配置jsp项目在tomcat上,windows上正常,而linux上显示乱码,最后定位原因为tomcat 的server.xml 文件的配置,添加 URIEncoding 属性:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"
connectionTi